线性代数导论---方程组的几何解释

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第一课时:方程组的几何解释
一、线性方程组的两种理解方式:行图像和列图像

对于方程组:

{   2 x y = 0   x + y = 3

我们可以表示成矩阵形式:

这里写图片描述

系数矩阵A,未知数向量x,右侧向量为b,则可写成 Ax=b

1)行图像的理解方式:在坐标轴中将每一个方程所表示的函数图像表示出来,交点即方程的解为(1,2)。这也就是矩阵的本质,后面学到的矩阵的化简方法的可行性也可以通过这个角度理解

2)列图像的理解方式:关注矩阵的列所表示的向量,把两个方程组放在一起考虑:

这里写图片描述

这样做的目的是找到两个列向量的正确的线性组合为右侧向量 ,现在需要求x,y这两个数值,来制造向量(0,3),其几何形式就是二维坐标平面上的向量运算方法。选取所有的x和y,即所有的线性组合即为整个坐标平面。可以求出右侧任意的b向量。

考虑扩展至三维空间,

在行图像中,一个含有3个未知数的方程在三维空间中确定一个平面,两个方程组确定一条直线,三个方程组确定一个点,这个点就是方程组的解,当然前提是这三个方程组所确定的平面两两不平行。在列图像中,可类似二维中作出三个列向量的几何图像并求得线性组合。
扩展至n维,可以此类推。

二、方程组解的情况

对于上面3维空间的例子,
保证左侧矩阵不变,然后考虑所有右侧向量,对于任意的b,是否每个b都有对应解?
换种说法:列向量的线性组合是否能覆盖整个三维空间?
非奇异矩阵,则逆矩阵可以做到。
如果是奇异矩阵,即不可逆矩阵,在行图像中看即至少有两个方程组所表示的平面是平行的在列图像中看即至少有两个列向量是指向同一方向的(即不相互独立,相当于同一个向量),此时,只有b在这个求解向量和另一个非共线向量所表示的平面内时,方程组才有解。

奇异矩阵:只有方阵才可考虑奇异和非奇异的概念。矩阵的行列式|A|=0,则为奇异矩阵,不可逆,对应的方程组有无穷解或者无解。
非奇异矩阵:|A|!=0,可逆,对用方程组有唯一解。

三、矩阵与向量相乘的方法

1)将矩阵A各列与向量x对应分量相乘,考察A各列的线性组合。
矩阵乘以右侧列向量可看成矩阵各列向量的线性组合,结果为列向量
左侧行向量乘以矩阵可看成矩阵各行向量的线性组合,结果为行向量
2)原始点乘方式。

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